İnsansız hava aracından elde edilen görüntülerin derin öğrenme yöntemi ile iyileştirilmesi
Improvement of images obtained from unmanned aerial vehicle with deep learning method
- Tez No: 873413
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER OSMAN DURSUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Sivil Havacılık, Computer Engineering and Computer Science and Control, Aeronautical Engineering, Civil Aviation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Teknoloji ve fotoğraf makinesinin gelişimi, fotoğraflama işleminden sonra elde edilen görüntülere farklı bir boyut kazandırmıştır. İlk başlarda siyah ve beyaz olarak elde edilen görüntüler, zaman içindeki gelişmelerle birlikte renkli olarak elde edilmeye başlanılmıştır. İnsanoğlunun görüntü kalitesine verdiği önemin her geçen gün artmasıyla beraber görüntü kalitesinin arttırılması üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Görüntü kalitesinin arttırılması için yapılan çalışmalar neticesinde, fotoğraf makinelerinde bulunan merceklerin geliştirilmesine ve farklı görüntü iyileştirme tekniklerinin ortaya çıkmasına sebep olmuştur. Farklı aydınlatma koşullarında, fotoğraf makinelerindeki merceğin geliştirilmesi görüntü kalitesinin iyileştirilmesi için yeterli olmamıştır. Bu yüzden geleneksel görüntü iyileştirme yöntemlerinden histogram, karşıtlık, parlaklık ve histogram eşitleme gibi görüntü iyileştirme teknikleri kullanılmıştır. Geleneksel görüntü iyileştirme teknikleri temel alınarak geliştirmeler yapılmıştır. İnsansız hava aracı (İHA), günümüzde keşif, gözetim, arama kurtarma, askeri ve eğlence gibi çeşitli alanlarda kullanılmak üzere tasarlanmış uzaktan kumandalı ve otonom olarak kontrol edilebilen hava araçlarıdır. İHA kullanılarak düşük aydınlatma koşullarında yapılan görevlerde elde edilen görüntülerinin net ve anlaşılabilir olması gerekmektedir. Bu yüzden görüntü kalitesinin iyileştirilmesi ve geliştirilmesi için yapılan bu çalışmada, düşük ışıklı görüntülerin derin öğrenme yöntemi kullanılarak iyileştirilmesinin analizi yapılmıştır. Derin öğrenmenin temelini oluşturan yapay sinir ağlarından biri olan Evrişimsel Sinir Ağları kullanılarak düşük ışıkta görüntü iyileştirilmesi yapılmıştır. Yapılan çalışma, Google Colab ortamında Python programlama dili kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışma, İHA' dan elde edilen düşük ışıklı görüntülerin derin öğrenme yöntemiyle iyileştirilmesi ve geliştirilmesini amaçlamaktadır. Sıfır DCE-Net tabanlı model temel alınarak geliştirilen yeni bir derin öğrenme modeliyle yapılan bu çalışmada, görüntü kalitesinin değerlendirilmesi ve karşılaştırılması için kalite ölçüm teknikleri kullanılmıştır. Literatürde Sıfır DCE-Net çalışmasının yapılan diğer çalışmalara göre üstünlüğü görülmüştür. Bu çalışmada ise geliştirilen model ile kalite ölçüm teknikleri kullanılarak elde edilen verilere göre Sıfır DCE-Net ve diğer düşük ışıkta görüntü iyileştirme yöntemlerine göre daha başarılı bir sonuç elde edilmiştir. Geliştirilen derin öğrenme modelinin ve sonuçlarının, İHA teknolojilerinde görüntü kalitesinin iyileştirilmesi üzerine yapılacak olan diğer çalışmalara katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
The development of technology and the camera has added a different dimension to the images obtained after the photography process. Images, which were initially obtained in black and white, began to be obtained in color with the developments over time. As the importance given by human beings to image quality increases day by day, many studies have been carried out on improving image quality. As a result of the studies carried out to increase image quality, the lenses in cameras were improved and different image enhancement techniques emerged. In different lighting conditions, the development of the lens in cameras has not been sufficient to improve image quality. Therefore, traditional image enhancement techniques such as histogram, contrast, brightness and histogram equalization have been used. Improvements have been made based on traditional image enhancement techniques. Unmanned aerial vehicles (UAVs) are remote-controlled and autonomously controlled aerial vehicles designed to be used in various fields such as reconnaissance, surveillance, search and rescue, military and entertainment. The images obtained during missions carried out using UAVs in low lighting conditions must be clear and understandable. Therefore, in this study to improve and improve image quality, the improvement of low-light images was analyzed using the deep learning method. Image improvement was made in low light using Convolutional Neural Networks, one of the artificial neural networks that form the basis of deep learning. The study was conducted using the Python programming language in the Google Colab environment. The main purpose of the study is to improve and develop the low-light images obtained from the UAV with the deep learning method. In this study based on Zero DCE-Net, quality measurement techniques were used to evaluate and compare image quality. In the literature, the superiority of the Zero DCE-Net study compared to other studies has been seen. In this study, according to the data obtained using quality measurement techniques with the developed model, a more successful result was obtained compared to Zero DCE-Net and other low-light image improvement methods. According to the results of the study, it may contribute to other studies on improving the image quality in UAV technologies.
Benzer Tezler
- Meyve bahçelerinde derin öğrenme yöntemi ile rekolte tespiti için uçan robotik sistem tasarımı deneysel uygulaması
Experimental application of flying robotic system design for detection of yield with deep learning method in orchards
BURAK ULU
Doktora
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN YILDIRIM
- SAM alanlarında bulunan füze tiplerinin derin sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of SAM-based missiles with deep neural networks
HİDAYET ERGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiSivil Havacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKE TÜRKMEN
- Derin öğrenme yöntemleri ve yapay sinir ağı tabanlı NDVI değerleri ile çeltik bitkisi hastalıkların tespiti
Detection of diseases in rice plant with deep learning methods and artificial network based NDVI values
İRFAN ÖKTEN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR YÜZGEÇ
- Hava araçları ile alınan görüntülerden derin öğrenme ile felaketzede tespiti
Human - survivor detection for unmanned aerial vehicle with deep learning technics
MUSTAFA GÖREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırklareli ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT OLCAY ÖZCAN
- İHA kullanılarak orman yangınlarının tespiti ve görüntülenmesi için derin öğrenme tabanlı gözetleme sisteminin geliştirilmesi
Development of a deep learning based surveillance system for forest fire detection and monitoring using UAV
IBRAHIM SHAMTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BATIKAN ERDEM DEMİR